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大數(shù)據(jù)應用:成為大數(shù)據(jù)電子商務(wù)高手 版權(quán)信息
- ISBN：9787213096969
- 條形碼：9787213096969 ; 978-7-213-09696-9
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
大數(shù)據(jù)應用:成為大數(shù)據(jù)電子商務(wù)高手 本書特色
1. 理論知識、案例精講與實踐操作相結(jié)合，特別在實踐部分大量應用免費或試用版軟件，幫助廣大讀者能以低的成本吸收大數(shù)據(jù)電子商務(wù)的新知。 2. 將輿情探索、網(wǎng)絡(luò)爬蟲、社群網(wǎng)絡(luò)分析、網(wǎng)站流量分析、超音波非主動式推播、AR 擴增實境、數(shù)據(jù)視覺化以及智慧客服機器人等議題納入其中，手把手地教導讀者，使讀者能夠從中學習到實務(wù)技能，玩轉(zhuǎn)電子商務(wù)。 3.臺灣地區(qū)東吳大學巨量資料管理學院院長和教授聯(lián)手打造，是一部貫穿信息、商管、財務(wù)金融或社會科學領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)電子商務(wù)教程。
大數(shù)據(jù)應用:成為大數(shù)據(jù)電子商務(wù)高手 內(nèi)容簡介
本書告訴你大數(shù)據(jù)如何影響我們的日常生活, 如何成就電子商務(wù)4.0。本書是一本由大數(shù)據(jù)專業(yè)教學領(lǐng)域?qū)W者書寫的大數(shù)據(jù)應用與實務(wù)工具書, 不論是理論還是實務(wù)操演, 內(nèi)容上都十分詳實而完備, 用字遣詞上也非常平易近人, 即使沒有信息背景、不會寫程序也能一讀就懂。
大數(shù)據(jù)應用:成為大數(shù)據(jù)電子商務(wù)高手 目錄
**章.大數(shù)據(jù)與電子商務(wù)
**節(jié).大數(shù)據(jù)崛起與電子商務(wù)變革
一、何謂大數(shù)據(jù)
二、大數(shù)據(jù)對傳統(tǒng)電子商務(wù)的影響
三、大數(shù)據(jù)成就新電商4.0
四、大數(shù)據(jù)電商營運模式
第二節(jié).大數(shù)據(jù)電商技能與挑戰(zhàn)
一、微觀視角
二、宏觀視角
第三節(jié).大數(shù)據(jù)電商機會與前景
第二章.大數(shù)據(jù)電子商務(wù)之輿情探索
**節(jié).站外情報探索
一、谷歌搜尋趨勢
二、谷歌消費者氣壓計
三、網(wǎng)絡(luò)爬蟲
第二節(jié).站內(nèi)情報探索
一、購物籃分析案例
二、購物籃分析案例之R語言實作
第三節(jié).社群情報探索
一、Power BI安裝與設(shè)定
二、臉書數(shù)據(jù)探索（具管理權(quán)限）
三、臉書數(shù)據(jù)探索（不具管理權(quán)限）
四、IBM Watson社交情報探索
第三章.大數(shù)據(jù)電子商務(wù)之數(shù)字足跡掌握
**節(jié).深度流量分析
一、傳統(tǒng)網(wǎng)站HTML程序代碼安裝
二、套版式網(wǎng)站安裝
第二節(jié).廣度流量分析
一、SimilarWeb之自我網(wǎng)站絕對分析
二、SimilarWeb之他人網(wǎng)站相對分析
第三節(jié).移動流量分析
一、移動使用分析理論依據(jù)
二、制作網(wǎng)站型App
三、iBuildApp之谷歌分析嵌入
第四章.大數(shù)據(jù)電子商務(wù)之信息濃縮與獲取
**節(jié).主動式掃碼互動
一、一維條形碼
二、二維條形碼
三、個性化QR-Code制作
四、掃碼行為分析
第二節(jié).主動式擴增實境
第三節(jié).非主動式超聲波互動
第五章.大數(shù)據(jù)電子商務(wù)之善用情報數(shù)據(jù)可視化與人工智能
**節(jié).跨區(qū)域電商情報探察利器
第二節(jié).大數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)
一、程序代碼嵌入式
二、GUI界面式
第三節(jié).智慧語音客服訂單不漏接
結(jié).語
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大數(shù)據(jù)應用:成為大數(shù)據(jù)電子商務(wù)高手 節(jié)選
研習任何技能的目的除了滿足自我學習興趣之外，不外乎是想要用所學技能在就業(yè)市場上占有一席之地。然而技能可謂是千百種，究竟什么樣的技能才是值得學習的呢？關(guān)于這個問題的答案眾說紛紜，也是每個人從小到大都會不斷面臨的課題。有鑒于此，本章將從“宏觀視角”與“微觀視角”來描述何謂大數(shù)據(jù)電子商務(wù)所需的技能，在我們描述這些技能的同時，輔以實際人力銀行網(wǎng)站所公告的職缺來佐證，一方面讓讀者觀察實務(wù)界脈動，另一方面也期盼此舉能夠增強讀者學習信心，所謂知己知彼百戰(zhàn)百勝，知己不知彼或知彼不知己將一勝一負，不知己亦不知彼則每戰(zhàn)必殆，那么就讓我們趕緊掌握學習脈動與方向，加入百戰(zhàn)百勝的行列吧。 一、微觀視角 “大數(shù)據(jù)電子商務(wù)”一詞由兩個名詞所組成，也就是“大數(shù)據(jù)”與“電子商務(wù)”。換句話說，若以微觀視角來審視，這兩個領(lǐng)域都有其各自所需學習的技能。以圖 1-40為例，我們在紅色方框處輸入“大數(shù)據(jù)”查詢?nèi)肆︺y行網(wǎng)站的職缺信息，結(jié)果發(fā)現(xiàn)職缺總數(shù)為2197個 （含全職、兼職、高階、派遣、接案與家教等），表示在就業(yè)市場上與大數(shù)據(jù)相關(guān)的職缺需求甚為迫切。如果仔細端詳所查詢出來的職缺，也許具有信息背景的求職者會感到開心并且躍躍欲試，但是對于非信息背景的求職者來說，可能會感到望塵莫及。然而現(xiàn)實情況剛好相反，大數(shù)據(jù)相關(guān)職缺并非信息背景人士專屬。若試著將上述職缺搜尋領(lǐng)域縮減或是勾選非信息領(lǐng)域，結(jié)果也許會令自己大吃一驚！ 以圖1-41為例，我們在藍色方框處勾選了五種非信息領(lǐng)域，包含行銷/企劃/專案管理類、經(jīng)營/人資類、生產(chǎn)制造/品管/環(huán)衛(wèi)類、財會/金融專業(yè)類、傳播藝術(shù)/設(shè)計類等，點擊“查詢”按鈕后，發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)相關(guān)職缺總數(shù)由原來的2,000多個驟降為891個，如圖1-42紅色方框處所示，若仔細端詳各個職缺情況就能發(fā)現(xiàn)，所征求職務(wù)內(nèi)容似乎已透露出些許非信息背景人士專屬的跡象，甚至直接在職缺標題名稱中打上“管理”二字。 2017年開業(yè)的純數(shù)字非實體銀行“王道”欲聘請大數(shù)據(jù)管理人員，工作內(nèi)容中明確表明應征該職務(wù)所需具備的能力，如“負責大數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)探勘、分析與管理，包括數(shù)字數(shù)據(jù)、社群數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)等”“負責大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)源的創(chuàng)造與搜集，包括內(nèi)部數(shù)字通路及外部社群資料等”“大數(shù)據(jù)應用模式研究與技術(shù)實作，如Python、 Machine Learning、Text Mining等，以支持數(shù)字金融產(chǎn)品的創(chuàng)新與新商機的開發(fā)”“掌握大數(shù)據(jù)平臺發(fā)展與創(chuàng)新應用趨勢，據(jù)以提出創(chuàng)新解決方案或項目規(guī)劃”等。 其實這些工作內(nèi)容即使有信息背景的人士也不一定能夠勝任，主要原因在于有信息背景的人士在成長的過程中，較少涉獵軟性知識，因此在產(chǎn)品創(chuàng)新與新商機開發(fā)方面，往往無法與市場實際情況結(jié)合。換句話說，要能夠勝任上述工作內(nèi)容，反而需要融入信息以外的相關(guān)知識與實務(wù)經(jīng)驗，如此才有辦法成為符合需求的大數(shù)據(jù)管理人才。 這個職缺現(xiàn)象再次呼應了本章開頭的說法，即大數(shù)據(jù)相關(guān)職缺并非信息背景人士專屬。有鑒于此，非信息背景的人士應當將自己所熟悉的管理相關(guān)知識暫時予以擱置，研習自身不熟悉的信息相關(guān)知識，特別是與大數(shù)據(jù)有關(guān)的知識，待完備信息相關(guān)知識后，將其與自身熟識的管理相關(guān)知識整合在一起，這樣便能夠有效地勝任上述職缺中的所有工作內(nèi)容，該銀行就是希望找到一位具有復合知識的大數(shù)據(jù)管理人才，而這正是非信息背景人士涉入大數(shù)據(jù)相關(guān)領(lǐng)域的機會所在。我們?nèi)羰褂孟嗤姆绞讲檎摇半娮由虅?wù)”職缺內(nèi)容，是否也會發(fā)現(xiàn)類似大數(shù)據(jù)職缺的跨領(lǐng)域需求現(xiàn)象呢？答案是肯定的。 圖1-43為104人力銀行網(wǎng)站職缺查詢界面，我們在紅色方框處輸入“電子商務(wù)”進行查詢，發(fā)現(xiàn)電子商務(wù)各式職缺總數(shù)為7145個，相較于大數(shù)據(jù)相關(guān)職缺，電子商務(wù)職缺數(shù)量高出許多，可見電子商務(wù)從業(yè)者對于人才需求的渴望與迫切。如果仔細端詳所查詢出來的職缺信息，也許有信息背景的求職者會再次感到開心，但對于非信息背景的求職者來說，可能又要感到失落了。然而如同我們在大數(shù)據(jù)職缺中所進行的進階查詢一般，事情并非如同自己所想象的那樣，正所謂行行出狀元，即便是電子商務(wù)領(lǐng)域仍無法脫離對于非信息背景人士的需求。 以圖1-44為例，我們同樣勾選五種非信息領(lǐng)域，包含行銷/企劃/專案管理類、經(jīng)營/人資類、生產(chǎn)制造/品管/環(huán)衛(wèi)類、財會/金融專業(yè)類、傳播藝術(shù)/設(shè)計類等，點擊“查詢”按鈕后發(fā)現(xiàn)，電子商務(wù)相關(guān)職缺總數(shù)由原來的7000多個驟降至3657個，如紅色方框處所示，然而若再仔細端詳各個職缺后發(fā)現(xiàn)，所征求的職務(wù)內(nèi)容似乎再度透露出非信息背景人員專屬的跡象。 知名團購從業(yè)者GOMAJ在人力銀行網(wǎng)站上公告的電子商務(wù)數(shù)字營銷專員要求，除了必須具備創(chuàng)意、想法、對電商領(lǐng)域具有高度熱忱之外，還明確表示“如果你曾服務(wù)于綜合購物電商或擁有GA證件，我們更愛”，這意味著工作經(jīng)驗與證件都會是應征加分項，其中GA證件（Google Analytics網(wǎng)站使用分析）就是一個非常適合讓非信息背景人士考取的高就業(yè)率證件，雖然它在使用上仍無法擺脫一定程度的信息背景，但谷歌已將它簡化至非信息背景人士所能接受的范疇。 所以無論是大數(shù)據(jù)、電子商務(wù)，還是大數(shù)據(jù)電子商務(wù)，都有非信息背景人士所能夠著墨之處，并非如想象般的遙不可及。除此之外，無論是大數(shù)據(jù)或是電子商務(wù)，本身都屬于一種復合領(lǐng)域概念A，很難用單一領(lǐng)域或是 A.Markus, M.L.（2015）. New games, new rules, new scoreboards: the potential consequences of big data. 單一技能給予包山包海的概述，因此建議在大數(shù)據(jù)學習過程中，不妨以圖1-45所示的層級概念來鋪陳或規(guī)劃學習脈絡(luò)。 我們?nèi)粘Ｉ钪谐＝佑|的網(wǎng)站、App或是任何聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，其實都可以概略地用這三層結(jié)構(gòu)來敘述。由左至右分別是“物理層”“網(wǎng)絡(luò)層”以及“應用層”，其中，物理層所涉及的技術(shù)通常是底層運作的操作系統(tǒng)（Operating System, OS）或是數(shù)據(jù)處理與儲存技術(shù)，例如用于處理大數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)且能夠突破傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫的NoSQL語言、能夠?qū)⒋髷?shù)據(jù)中的部分數(shù)據(jù)加載到內(nèi)存中運算的SPARK處理技術(shù)等，而網(wǎng)絡(luò)層則較為偏向與網(wǎng)絡(luò)運作有關(guān)的技術(shù)，如網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器的規(guī)劃與管理、網(wǎng)頁程序語言PHP、App設(shè)計語言 Swift及Android或是與物聯(lián)網(wǎng) IoT相關(guān)的長距低功耗無線網(wǎng)絡(luò)LoRaWAN技術(shù)、Arduino及Raspberry Pi可編程裝置等，這些都肩負著搭建使用者與底層運作技術(shù)之間的橋梁角色。 當物理層與網(wǎng)絡(luò)層開始運作之后，應用層便可通過物理層與網(wǎng)絡(luò)層運作時所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)來衍生出許多應用，例如以Python程序語言編寫而成的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)爬取工具crawler、監(jiān)控與分析網(wǎng)站流量情況的谷歌分析網(wǎng)站使用分析工具、統(tǒng)計分析或數(shù)據(jù)可視化的Tableau與SAS等。 在一般情況下，當架構(gòu)層級越往右側(cè)的應用層靠攏時，其中的相關(guān)應用技術(shù)對于非信息背景人士來說，學習門坎更低。這個概念就好比商管學群常使用到的SPSS統(tǒng)計分析軟件一般，除了針對所需的統(tǒng)計分析進行設(shè)定之外，若加入些許的程序代碼控制，將會使數(shù)據(jù)處理更得心應手。同樣，應用層中的許多技術(shù)雖然可能涉及程序代碼，但并不會因為程序代碼的存在阻礙非信息背景人士的學習，而這也是撰寫本書的宗旨，使非信息背景人士也能夠輕松進入大數(shù)據(jù)電子商務(wù)的分析行列。 每個人的學習能力與規(guī)劃不盡相同，或許有些人在學習完應用層相關(guān)技術(shù)后，愿意且能夠回頭鉆研較為深入的網(wǎng)絡(luò)層相關(guān)技術(shù)，甚至更為深奧的物理層技術(shù)，故圖1-45的重點并非在于特定層級的技術(shù)，而是在傳達當我們在規(guī)劃學習脈絡(luò)時要能夠有層級概念的系統(tǒng)觀，畢竟特定層級中的技術(shù)很可能會因為時代變遷而遭到淘汰，因此每個人具備的層級概念的系統(tǒng)觀必須能夠順應時代變化，進而與時俱進地調(diào)整學習脈絡(luò)。
大數(shù)據(jù)應用:成為大數(shù)據(jù)電子商務(wù)高手 作者簡介
鄭江宇 現(xiàn)任東吳大學巨量資料管理學院專任助理教授、臺北科技大學工業(yè)工程與管理系兼任助理教授。 著有《指尖下的大數(shù)據(jù)：運用Google Analytics發(fā)掘行動裝置里的無限商機》《流量分析與考題大揭秘：Google Analytics》等專業(yè)圖書。 許晉雄 現(xiàn)任東吳大學巨量資料管理學院院長兼學位學程主任、東吳大學財務(wù)工程與精算數(shù)學系教授。
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